La simulation d'inspection multi-agent offre un cadre complet pour simuler et entraîner plusieurs agents autonomes à effectuer des tâches d'inspection en coopération dans des environnements Unity 3D. Elle s'intègre avec la boîte à outils Unity ML-Agents et propose des scènes configurables avec des cibles d'inspection, des fonctions de récompense ajustables et des paramètres de comportement des agents. Les chercheurs peuvent script des environnements personnalisés, définir le nombre d'agents et établir des curricula de formation via des APIs Python. Le paquet supporte les sessions d'entraînement parallèles, le journal TensorBoard et des observations personnalisables incluant des raycasts, des flux de caméras et des données de position. En ajustant les hyperparamètres et la complexité de l’environnement, les utilisateurs peuvent benchmarker des algorithmes d'apprentissage par renforcement sur des métriques de couverture, d'efficacité et de coordination. Le code open-source encourage l'extension pour la prototypie robotique, la recherche en IA coopérative et les démonstrations éducatives dans les systèmes multi-agents.

AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre hébergé sur GitHub, combinant le simulateur de conduite urbaine AutoDRIVE avec des algorithmes adaptables d'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des scripts d'entraînement, des wrappers d'environnement, des métriques d'évaluation et des outils de visualisation pour développer et benchmarker des politiques de conduite coopératives. Les utilisateurs peuvent configurer les espaces d'observation des agents, les fonctions de récompense et les hyperparamètres d'entraînement. Le dépôt supporte des extensions modulaires, permettant la définition de tâches personnalisées, l'apprentissage par curriculum et le suivi des performances pour la recherche sur la coordination des véhicules autonomes.

Patrolling-Zoo offre un cadre flexible permettant aux utilisateurs de créer et d'expérimenter avec des tâches de patrouille multi-agent en Python. La bibliothèque inclut une variété d'environnements basés sur des grilles et des graphes, simulant des scénarios de surveillance, de contrôle et de couverture. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, la taille de la carte, la topologie, les fonctions de récompense et les espaces d'observation. Grâce à la compatibilité avec PettingZoo et les API Gym, elle supporte une intégration transparente avec des algorithmes populaires d'apprentissage par renforcement. Cet environnement facilite le benchmarking et la comparaison des techniques MARL sous des paramètres cohérents. En fournissant des scénarios standard et des outils pour en créer de nouveaux, Patrolling-Zoo accélère la recherche en robotique autonome, surveillance de sécurité, opérations de recherche et sauvetage, et couverture efficace des zones en utilisant des stratégies de coordination multi-agents.